8090 की टॉप कोडर चुनौती
मूल लिंक्डइन पोस्ट & प्रोजेक्ट का गिटहब रेपो
शुक्रवार रात को, मैंने ट्विटर/X पर चमत पालिहापितिया द्वारा एक सार्वजनिक पोस्ट देखा जिसमें उन्होंने अपनी नई कंपनी, 8090 सॉल्यूशन्स द्वारा आयोजित एक ओपन टॉप कोडर चैलेंज की घोषणा की थी। कोई भी इसमें शामिल हो सकता था। चुनौती अगले ही दिन होगी, केवल 8 घंटे तक चलेगी, और केवल ऐतिहासिक डेटा और कुछ कर्मचारी साक्षात्कारों का उपयोग करके एक ब्लैक बॉक्स लेगेसी सिस्टम को रिवर्स इंजीनियर करना होगा।
मैंने इसमें कूदने का फैसला किया।
दिन के अंत तक, मुझे 425 इंजीनियर्स में से 7वें स्थान पर सम्मानित किया गया। आप लीडरबोर्ड को यहाँ देख सकते हैं और इस चुनौती के कोड को यहाँ देख सकते हैं। लेकिन, मैं झूठ नहीं बोलूँगा, मैं वास्तव में केवल इस छोटे समय में कुछ पूरा करने की आशा कर रहा था, इसलिए लीडरबोर्ड पर जगह बनना मेरे लिए एक आश्चर्य और बड़ी व्यक्तिगत जीत थी।
चुनौती एकल थी, और लक्ष्य एक 60 साल पुरानी ब्लैक बॉक्स यात्रा प्रतिपूर्ति प्रणाली को दोहराना था जिसके पास कोई सोर्स कोड या दस्तावेज़ नहीं था। हमें कुछ कलाकृतियाँ दी गईं जिसमें एक प्रोडक्ट ब्रीफ़, कर्मचारी साक्षात्कारों के ट्रांसक्रिप्ट, और एक सार्वजनिक डेटासेट जिसमें 1,000 ऐतिहासिक इनपुट और अपेक्षित आउटपुट उदाहरण थे। इनसे, मुझे प्रतिपूर्ति राशि की गणना के पीछे का बिजनेस लॉजिक निकालना था और एक आधुनिक संस्करण लागू करना था जो संभवतः वही परिणाम दे सके। सबमिशन को एक अलग छिपे हुए डेटासेट पर मूल्यांकन किया गया जिसमें मूल 1,000 के बजाय 5,000 टेस्ट केस थे। यह बड़ा निजी सेट ही अंततः आपका अंतिम स्कोर और रैंकिंग निर्धारित करता है। स्कोरिंग सिस्टम ने सटीकता को पुरस्कृत किया, जहाँ कम स्कोर का मतलब था आपका समाधान मूल सिस्टम के छिपे हुए व्यवहार से अधिक मेल खाता है।
डेटा में अनिश्चितता और पैटर्न को संभालने के लिए, मैंने क्लासिकल मशीन लर्निंग तकनीकों को बेसिक हीयुरिस्टिक्स और प्रोग्रामेटिक लॉजिक के साथ उपयोग किया। यह डेटा विश्लेषण, फीचर मॉडलिंग, और अधूरे संकेतों पर आधारित नियम अनुमान का एक सावधानीपूर्वक मिश्रण था।
यह रहा मेरा eval स्कोर सार्वजनिक 1,000 डेटासेट के लिए:
✅ Evaluation Summary
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Total cases : 1000
Exact matches (<$0.01): 0
Close matches (<$1.00): 17
Average error : $31.15
Score : 3214.93
ऐसी चुनौती का समाधान 8 घंटे में विकसित करना AI-संचालित टूल्स की मदद के बिना लगभग असंभव होता, जिन्होंने विचारों की तेज़ी से खोज, एकीकरण और परीक्षण को आसान बनाया।
यह सॉफ़्टवेयर पुरातत्व और लाइव कोडिंग स्प्रिंट का मिश्रण जैसा महसूस हुआ। आसानी से मेरे द्वारा किए गए सबसे तीव्र और पुरस्कृत तकनीकी चुनौतियों में से एक।
चमत पालिहापितिया और अर्जुन कृष्णा को इस रचनात्मक और प्रेरणादायक चुनौती को आयोजित करने के लिए धन्यवाद।
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